matlab编程及其应用

合集下载

MATLAB程序设计及应用实例

MATLAB程序设计及应用实例
程序如下: price=input('请输入商品价格'); switch fix(price/100) case {0,1} rate=0; case {2,3,4} rate=3/100; case num2cell(5:9) rate=5/100; case num2cell(10:24) rate=8/100; case num2cell(25:49) rate=10/100; otherwise rate=14/100; end price=price*(1-rate)
c=input('请输入一个字符','s'); if c>='A' & c<='Z'
disp(setstr(abs(c)+1)); elseif c>='a'& c<='z'
disp(setstr(abs(c)-1)); elseif c>='0'& c<='9'
disp(abs(c)-abs('0')); else
disp(c); end
5.1.4 选择结构- switch语句
switch语句
其语句格式为: switch 表达式 case 值1 语句组1 case 值2 语句组2 …… case 值m 语句组m otherwise 语句组m+1 end
5.1.4 选择结构- switch语句
例 某商场对顾客所购买的商品实行打折销售,已知打折标 准,求所售商品的实际销售价格
例 矩阵乘法运算要求两矩阵的维数相容,否则会出错。 先求两矩阵的乘积,若出错,则自动转去求两矩阵的点乘

Matlab编程基础及应用-四川大学课件

Matlab编程基础及应用-四川大学课件

Matlab编程基础及应⽤-四川⼤学课件第三章基本数值计算
第⼀节数据的类型
1.变量
2.常量
3.字符变量
第⼆节矩阵构造及运算1.矩阵(matrix)的构造
(1)矩阵的建⽴
exno10:
exno10t:
(2)向量
(3)向量的点积与叉积
2.矩阵的加减乘除
3.对矩阵的操作
(1)对矩阵元素的操作
(2)对矩阵A的部分操作
(3)对矩阵A进⾏分析
4.矩阵的数组运算
练习3-3

若x= 0 : 0.1 : 2 plot(x, y)
5.矩阵元素的关系运算与逻辑运算
6.矩阵的多维数组形式
(1)数组的维
(2)多维数组的构成
a是3x3x2矩阵
c是3x3x3矩阵7.多项式及其运算式(1)多项式的创建
(2)多项式的引⽤polyval
(3)多项式运算的函数
(4)函数的多项式拟合

第四章符号运算
符号运算是数学计算的重要内容,特点是不带来计算误差,希望认真掌握本章内容。

第⼀节符号变量的创建
第⼆节符号函数的运算
1.函数求极限
第3句返回值:
exno18t:
a = 2/3 其中2/3是符号不是数字
2.微分与积分的运算
y1 =
y1,y2是两个变量
y(1),y(2)是y的两个元素
3.梯度函数gradient
注意:除了边界点是相邻作差,其他点应间隔⼀点作差再除以两倍相邻距离)。

matlab程序设计与应用

matlab程序设计与应用

matlab程序设计与应用Matlab是一款高效能的编程语言,具有高品质的计算和分析功能,近十多年来被广泛应用在工程计算、科学研究、商业分析、金融模拟和教育工作等多个领域。

它拥有一系列强大的算法编写功能,可以实现非线性矩阵求解、信号处理、图像处理、生物医学信号处理等功能。

本文将介绍Matlab程序设计与应用,以及它在工程计算、科学研究、商业分析等领域的应用和示例。

一、Matlab程序设计Matlab是一种操作方便的高级编程语言,立足于原始编码,它建立在C及FORTRAN之上,而且它的高级结构使得设计程序不必写成复杂的程序框架,而可以把主要精力放在要实现的功能上。

Matlab在程序设计方面支持面向对象编程(Object-oriented programming,OOP)方式,可以实现结构化的程序设计,把大量的程序按照模块和函数来管理,方便调用和重用,并可以利用Matlab的类和类的方法来实现程序的重用和拓展。

二、Matlab在工程计算领域的应用Matlab在工程计算领域的应用如下:(1)Matlab可以用于科学计算,如:数值分析、科学计算、多元函数拟合、图像处理以及信号处理等。

(2)Matlab可以用于设计和调试电子电路,如:数字电路、模拟电路、射频电路、功率电路以及控制电路等。

(3)Matlab可以用于控制系统分析,如:数模转换、频响函数以及过程控制等。

(4)Matlab可以用于机械结构设计,如:机械结构分析、运动学以及动力学等。

三、Matlab在科学研究和商业分析领域的应用Matlab在科学研究和商业分析领域的应用如下:(1)Matlab可以用于统计学研究,如:概率统计、偏差分析、多元分析以及非参数分析等。

(2)Matlab可以用于数据挖掘,如:决策树分类、聚类分析以及因子分析等。

(3)Matlab可以用于仿真研究,如:求解方程、模拟实验以及模型预测等。

(4)Matlab可以用于商业分析,如:市场调研、销售预测以及风险评估等。

MATLAB程序设计及应用实例

MATLAB程序设计及应用实例

MATLAB程序设计及应用实例MATLAB(Matrix Laboratory)是一种用于算法开发、数据分析、可视化和数值计算的高级技术计算语言和环境。

它的强大功能和灵活性使其成为各个领域研究和工程实践中广泛使用的工具。

下面将介绍几个MATLAB程序设计及应用的实例。

1.信号处理:MATLAB是信号处理的强大工具,它可以用于滤波、频谱分析、小波变换、分析和合成音频信号等。

例如,可以利用MATLAB进行语音信号的去噪处理,通过设计特定的滤波器来去除信号中的噪声成分,从而提取出清晰的语音信号。

2.图像处理:MATLAB可以进行图像的加载、处理和分析。

它提供了丰富的图像处理函数和工具箱,可以实现图像的滤波、二值化、边缘检测、图像增强等操作。

例如,可以使用MATLAB对医学图像进行分割,将感兴趣的区域提取出来,辅助医生进行病灶诊断。

3.控制系统设计:MATLAB是控制系统设计的有效工具。

它提供了丰富的控制系统分析和设计函数,可以进行系统建模、模拟和优化。

例如,可以使用MATLAB进行PID控制器的参数调整,通过对系统建模和后续仿真,优化PID控制器的参数,提高控制系统的性能和稳定性。

4.机器学习:MATLAB提供了强大的机器学习和深度学习工具箱,可以进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估等操作。

例如,可以利用MATLAB进行图像分类,通过构建深度卷积神经网络模型,将输入的图像进行分类和识别。

5.数值计算:MATLAB对线性代数、数值优化和统计分析等有着强大的支持。

它提供的优化和求解函数可以解决复杂的线性和非线性优化问题,例如最小二乘拟合和参数估计等。

此外,MATLAB还拥有强大的统计分析工具,可以进行假设检验、数据拟合、方差分析等统计分析操作。

6.仿真模拟:MATLAB可以进行动态系统的建模和仿真,通过搭建系统方程和初始条件,可以对系统的动态响应进行模拟。

例如,在电力系统中,可以使用MATLAB进行电力系统稳定性分析,对电力系统的动态响应进行跟踪和分析。

MATLAB编程入门与应用

MATLAB编程入门与应用

MATLAB编程入门与应用第一章:MATLAB简介与安装1.1 MATLAB的定义与概述1.2 MATLAB的优势与应用领域1.3 MATLAB的安装与配置第二章:MATLAB基础语法2.1 MATLAB的变量与数据类型2.2 MATLAB的算术运算与逻辑运算2.3 MATLAB的控制流程语句2.4 MATLAB的函数与脚本文件第三章:向量与矩阵运算3.1 MATLAB中的向量与矩阵定义与操作3.2 常见的向量与矩阵运算函数3.3 矩阵运算的应用案例第四章:数据可视化与绘图4.1 MATLAB绘图基础4.2 MATLAB中的二维绘图函数与参数4.3 MATLAB中的三维绘图函数与参数4.4 数据可视化的应用案例第五章:数据处理与统计分析5.1 数据导入与导出5.2 数据清洗与预处理5.3 常见的数据处理与统计分析函数5.4 数据处理与统计分析的应用案例第六章:图像处理与计算机视觉6.1 图像处理基础6.2 MATLAB中的图像处理函数与工具箱6.3 图像处理与计算机视觉的应用案例第七章:信号处理与数字信号处理7.1 信号处理基础7.2 MATLAB中的信号处理函数与工具箱7.3 信号处理与数字信号处理的应用案例第八章:机器学习与深度学习8.1 机器学习与深度学习基础8.2 MATLAB中的机器学习与深度学习工具箱8.3 机器学习与深度学习的应用案例第九章:MATLAB编程技巧与调试9.1 MATLAB编程技巧与规范9.2 MATLAB中的调试方法与工具9.3 常见的MATLAB编程问题与解决方法第十章:MATLAB与其他编程语言的结合10.1 MATLAB与C/C++的结合10.2 MATLAB与Python的结合10.3 MATLAB与Java的结合第十一章:MATLAB在工程与科学领域的应用11.1 MATLAB在工程领域的应用11.2 MATLAB在科学研究中的应用11.3 MATLAB在其他领域的应用与前景展望结语通过本文的介绍,读者对MATLAB的编程入门与应用有了更加全面的了解。

MATLAB求解编程

MATLAB求解编程

NIND=200;MAXGEN=2000;NV AR=55;max=5000000;P=0.3;M=3;N=5;L=7;A=[313000000 378000000 465000000] ;M=[20000 10000 30000 40000 40000] ;D=[165 150 200 100 150 300 200] ;f=[6000000;4000000;6000000;700000;5000000] ;V=[80;80;90;955;100] ;a=[15;20;24;20;15;20;20;15;20;24;20;15;24;20;15] ;C=[20;15;15;20;15;20;15;20;25;20;25;15;15;15;15;15;15;20;20;25;20;30;20;20;20;20;25;20;20;1 5;15;15;20;20;20;20] ;P=3;for i=l:NINDwhile 0<1for j=1:5chroml(i,j)=round(rand(i)) ;endif(sum(chroml(i,:),3)>=1)&(sum(chroml(i,:) ,3)<=P)breakendendendsumb=zeros(NIND,5) ;sumd=zeros(NIND,5);for i=l:NINDfor j=l:5if chrom1(i,j)=0chrom3(i,(2*(j-1)+1):(3*j))=0;chrom3(i, (7*(j-l)+1):(8*j))=0;elsewhile chroml(i,j)=l chrom3(i,(3*(j-1)+1):(3*j)=rand(i,3).* min(A[M(j)M(j)]);sumb(i,j)=sum(chrom3(i,(3*(j-l)+1):(3*j)),3);chrom3(j,(7*(j-1)+1):(7*j))=rand(1,7).*(rep([M(j)],[11]));sumd(i,j)=sum(chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j)),3);chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j))=(sumb(i,j)/sumd(i,j))*chrom3(i,(7*(j-l)+1):(7*j));if sumb(i,j)<=1.0*M(j)breakendendendendendchrom=[chroml chrorn2 chrom3];%产生初始种群[objvalue]=calobjvaluc(chrom,M,N,L,A,C, V,f);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction);gem=0;while gen<MAXGEN,[objvalue]=calobjvalue(chrom,M,N,L,A,C,V,D);[fitvalue,restriction]=calfitvalue(objvalue,chrom,max,M,N,L,A,M,D,P); [bestindividuall,bestfitl,bestrestrictionl,noposl]=best(chrom,fitvalue,restriction);if bestrestriction>bestrestrictionlbestindividual=bestindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestriction l;endif bestrestriction =bestrcstrictionl)&(bestfit<bestfitl)bestindividual=beStindividual l;besttit=-bestfitl;bestrestriction=bestrestrictionl:endchrom(noposl,:)=bestindividual;[newchrom]=selection(chrom,fitvalue);[newchrom]=crossover(newchrom,M,N,1);[newchrom]=mutation(newchrom,P,M,N,1);[bestindividual2,bestfit2,bestrestrietion2,nopos2]=best(newchrom,fitvalue, restrietion); If bestrestriction>bestrestriction2bestindividual=bestindividual2;bestfit=bestfit2;bestrestriction=bestrestriction2;endif(bestrestriction=bestrestriction2)&(bestfit<bestfit2)bestindividual=bestindividual2;bestfit =-bestfit2;bestrestriction =bestrestriction2;endchrom=newchrom;gen=gen+1;endbestindividual,bestfit,bestrestriction%目标函数Function[objvalue]=ealobjvalue(chrom,M,N,L,A, V,f)Chrom1= chrom(:,1:N);Chrom2=chrom(:,(N+1):(N+M*N));chrom3= chrom (:,(N+M*N+1):(N+M*N+N*L));[NIND,NV AR]=size(chrom);for i=l:NINDfor j=l:Nu(i,j)=7300*sum(chrom2(i,(2*(j-l)+1):(2*j)),2);endendobjvalue=chrom2*a*7300+chrom3*c*3650+sqrt(u).* chroml*V+chroml*f; %适应度计算和约束判断Function[fitvalue restrection]=ealfitvalue(objvalue,chrom, max,M,N,l,A,M,D,P)Global gen;[NIND,NV AR]=size(chrom);Chroml=chrom (:,1:N);chrom2=Chrom(:,(N+1):(N+M*n));chrom3=Chrom(:,(N+M*N*N+1):(N+M*N+N*1));restriction=zeros(NIND,1);r=zeros(NIND,M);s=zeros(NIND,N);t=zeros(NIND,1);u=zeros(NIND,3);p=zeros(NIND,n);for i=l:NINDfor j=l:Mr(i,j)=A(j)-sum((chrom2(i,j:m:m*}n)),2);if r(i,j)<0restriction(i,1)=restriction(i,1)+1;endendfor j=l:lt(i,j)=sum((chrom3(i,j:l:n*1)),2)-D(j);if t(i,j)<0restriction(i,1)=-restriction(i,l)+1;endendfor j=l:ns(i,j)=chroml(i,j)*M(j)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2);p(i,j)=abs(sum(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)),2)-sum(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)),2));if s(i,j)<0restrietion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif p(i,j)>=l e-3restriction(i,1)=restriction(i,l)+l;endendu(i,1)=P-sum(chroml(i,:),2);if u(i,1)<0restriction(i,1)=restriction(i,l)+1;endu(i,2)=sum(chroml(i,:),2)-1;if u(i,2)<0restrigtion(i,1)=restriction(i,1)+l;endif(objvalue(i,1)<max)fitvaluc(i,1)=max-objvaluc(i,1);elsefitvalue(i,1)=0.0;endend%找出最优个体和最差个体function[bestindividual,bestfit,bestrestriction,nopos]=best(chrom,fitvalue,restriction); [NIND,NV AR]=size(chrom);pos=l;for i=l:NINDif restriction(pos,1)>restriction(i,1)pos=i;endif(restriction(pos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(pos,1)<fitvalue(i,1)) pos=i;endendbestindividual=chrom(pos,:);bestfit=fitvalue(pos);bestrestriction= restriction (pos,:);nopos=1;for i=l:NINDif restriction(nopos,1)<restriction(i,1)nopos=i;endif(restriction(nopos,1)=restriction(i,1))&(fitvalue(nopos,1)>fitvalue(i,1)) nopos=i;endend%选择Function[newchrom]=selection(chrom,fitvalue)totalfit=sum(fitvalue);fitvalue=:fitvalue/totalfit;fitvalue=cumsum(fitvalue);[NIND,NV AR]=size(chrom);ms=sort(rand(NIND,1));fitin=1;newin=1;while newin<=NINDif(ms(newin))<fitvalue(fitin)temp(newin,:)=chrom(fitin,:);newin=newin+1;elsefitin=fitin+1;endif fitin>=NINDfitin=NIND;endendnewchrom=temp;%交叉Function[newchrom]=crossover(chrom,M,N,1)global gen;[NIND,SVAR]=size(chrom);chrom1=chrom(:,l:n);chrom2=chrom(:, (N+1) : (N+M*N)) ;chrom3=chrom(:, (N+m*n+1) : (N+M*N+N*1)) ; newchrom=zeros(NIND,NV AR) ;P=0.75;for i=l:2:NIND-1if(rand<P)point=ceil(rand*(N-1));ifpoint<5newchrom(i,:)=[chroml(i,l:point)chromI(i+1,point+1:n) ... chrom2(i,l:M*point)chrom2(i+l,M*point+1:M*N) ... chrom3(i,1:l*point)chrom3(i+l,1*point+l:N*1)]; newchrom(i+l,:)=[chroml(i+l,1:point)chroml(i,point+l:n) ... chrom2(i+l,l:m*point)chrom2(i,M*point+l:M*N) ...chrom3(i+1,1:l*point)chrom3(i,1*point+l:N*1)];elsenewchrom(i,:)=chrom(i,:);newchrom(i+1,:)=chrom(i+l,:);endelsenewchrom(i,:)=chromo,:);newchrom(i+l,:)=chrom(i+l,:);endend%变异Function[newchrom]=mutation(chrom,P,M,N,L)global gen;FieldDR=[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;20000 20000 10000 10000 30000 30000 40000 40000 40000 40000];RANGE=[0 0 0 0 0 0 0;165 150 200 100 150 300 200];[NIND,NV AR]=size(chrom);chroml=chrom(:,l:N);chrom2=chrom(:, (N+1):(N+M*N));chrom3=chrom(:, (N+M*N+1):(N+M*n+ 1));newchrom=zeros(NIND,NV AR);newchroml=zeros(NIND,N);newchrom2=zeros(NIND,M*N);newchrom3=zeros(NIND,N*1);for i=1:NINDfor j=l:Nif chrom l(i,j)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=0;newchrom3(i,1*(j-l)+1):(1*j)=0;elseif round(rand)=0newchrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)+ ...(FieldDR(2,(M*(j-1)+1):(M*j))=chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j)))*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)=chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j) + ...([165 150 200 100 150 300 200]-chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)))*(1-rand^((1*gen/2000)^10));elseif round(rand)=lnewChrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j) ) = Chrom2 (i,(M*(j-1)+1):(M*j)) ...(chrom2(i,(M*(j-1)+1):(M*j))-[00])*(1-rand^((1-gen/2000)^10));newchrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)):chrom3(i,(1*(j-1)+1):(1*j)) ...(chrom3(i,(1*(j-1)+1):(N))-[0 0 0 0 0 0 0 0])*(1-rand^((1*gen/2000)^10));endendendendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];endendnewchrom1=chrom1;newchrom=[newchrom1 newchrom2 newchrom3];bestindividualbestindividual=columms 1 through 171.0000 1.0000 0 0 1.000 80.3686 20.6636 0 0 23.7458 50.7648 63.57695 0 0 123.6753 39.7648 19.5769 0 0 289.6753 columms 18 through 3419.5849 50.7648 45.7985 64.2875 19.9768 53.6843 135.6752 32.6437 24.5342 27.9485 9.9873 24.7638 125.7958 27.8745 columms 35 through 510 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0columms 52 through 5595.7482 35.9862 83.4768 28.4769 74.5867 113.4786 44.4873。

MATLAB语言及应用教程

MATLAB语言及应用教程

MATLAB语言及应用教程
1、MATLAB简介
MATLAB(即matrix laboratory)是美国MathWorks公司出品的商业
数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技
术计算语言和交互式环境。

MATLAB 不仅只是一个计算器,它还是一个完
整的编程语言。

MATLAB是一种具有矩阵语法的高级语言,用于构建专用的算法,处
理和可视化数据,提供深入的分析,以及创建强大的应用程序和系统。

MATLAB包括大量的可用函数和程序,用于帮助您解决各种各样的计算机
问题。

MATLAB可以帮助您节省时间,减少编程中的错误,提高工作效率,从而为您创造机会。

2、MATLAB组成
(1)命令窗口:MATLAB命令窗口是主要用户接口。

它是一个交互式
终端,用于输入数学表达式,变量和命令,并查看结果。

(3)图形化编程工具箱:图形化编程工具箱是一种图形化编程环境,可让您创建自定义MATLAB程序和应用程序,而无需手动编写MATLAB代码。

(4)函数库:MATLAB函数库是MATLAB软件包括的主题特定函数库。

matlab和python的应用场景

matlab和python的应用场景

matlab和python的应用场景随着科学技术的不断发展,计算机编程语言应用的范围也逐渐扩大。

其中,Matlab 和Python 作为计算机编程领域中的两大带有科学计算性质的语言,各有其应用场景。

1. Matlab应用场景Matlab 是一种高级技术计算和可视化程序设计语言,主要适用于数学建模、数据分析、工程仿真、科学计算和科学可视化等领域。

以下是Matlab的一些应用场景:1.1 数值模拟和仿真Matlab 可以被用来模拟和仿真复杂的工程物理过程,例如流体力学、结构力学、电磁场理论、控制理论等等。

它提供了许多内置的函数和工具箱,使得用户能够直接创建数值模拟和仿真模型,并通过可视化数据来更好地理解模拟结果。

1.2 数学建模与数据分析Matlab 提供了一系列函数、算法和工具,能帮助用户从复杂的数据当中分析出有用信息。

它也支持数据可视化,以便用户能够更加深刻和清晰地理解数据分析结果,因此广泛应用于数学建模和数据分析领域。

1.3 信号处理Matlab 有丰富的信号处理功能,可以处理音频、图像、视频等多种类型的信号数据。

基于Matlab 的信号处理工具箱,用户能够快速地将复杂的信号数学问题转化为代码实现,以更好地处理音频信号、图像处理、视频处理等。

2. Python应用场景Python 是一种多用途的编程语言,易于学习。

以下是Python的一些应用场景:2.1 数据分析Python 在数据分析领域中的应用已经越来越多。

Python 使用高级数据结构和函数,便于用户对数据进行操作、可视化,甚至可以通过Python构建数据分析应用程序来做预测性分析。

2.2 机器学习在人工智能和机器学习的领域中,Python已经成为重要的编程语言。

它拥有丰富的机器学习库和框架,包括Keras、Tensorflow和Pytorch 等,可以用它们来实现各种类型的神经网络。

2.3 自动化测试Python 也适用于自动化测试。

Matlab技术的实际应用案例解析

Matlab技术的实际应用案例解析

Matlab技术的实际应用案例解析随着计算机技术的发展,Matlab作为一种高级技术语言,被广泛应用于多个领域。

无论是在科研领域还是工程实践中,Matlab都扮演着重要的角色。

本文将通过几个实际应用案例,探讨Matlab技术在不同领域的应用,以期给读者提供一些启示和参考。

一、图像处理领域图像处理是Matlab的一项重要应用领域。

利用Matlab提供的强大的图像处理工具箱,可以实现各种功能,例如图像增强、滤波、分割和识别等。

以下将介绍一个实际应用案例。

案例一:肿瘤图像分割肿瘤图像的分割对于医学诊断非常关键。

在某医院的研究中,研究人员利用Matlab进行了肿瘤图像的分割工作。

首先,他们先对肿瘤图像进行预处理,包括降噪和增强等操作。

然后,利用Matlab提供的图像分割算法,将肿瘤与周围组织分离出来。

最后,通过对分割后的图像进行计算,可以得到肿瘤的大小、形状等信息,为医生提供诊断依据。

二、信号处理领域信号处理是Matlab的另一个重要应用领域。

通过利用Matlab提供的信号处理工具箱,可以实现信号的滤波、谱分析、峰值检测等功能。

以下将介绍一个实际应用案例。

案例二:语音信号增强在通信领域,语音信号是一种常见的信号类型。

在某通信公司的项目中,研发团队利用Matlab对语音信号进行增强。

首先,他们通过Matlab提供的滤波器设计算法,设计了一种高效的降噪滤波器。

然后,他们利用该滤波器对采集到的语音信号进行滤波处理,去除噪声成分。

最后,通过对处理后的语音信号进行主观听感和客观评价,证明了该算法的有效性。

三、控制系统领域Matlab在控制系统领域的应用也非常广泛。

通过Matlab提供的控制系统工具箱,可以进行控制系统的建模、仿真和优化等操作。

以下将介绍一个实际应用案例。

案例三:智能交通信号优化在城市交通系统中,智能交通信号优化是一个重要的研究方向。

在某城市的交通管理局的项目中,研究人员利用Matlab进行了智能交通信号优化的仿真研究。

MATLAB编程及应用2

MATLAB编程及应用2

3.1 多项式
3.1.2 多项式运算
2. 求多项式的根
两种方法:一种直接调用求根函数 两种方法:一种直接调用求根函数roots();另一种 先把多项式转换为伴随矩 ; 然后再求特征值。 阵,然后再求特征值。 MATLAB中约定,多项式系数用行矢量表示,一组根用列矢量表示。 中约定, 中约定 多项式系数用行矢量表示,一组根用列矢量表示。 的根。 【例3-6】分别用两种方法求多项式 】分别用两种方法求多项式x^5-5x^4+3x-6x2+4x-10的根。 的根 >> a=[1 -5 3 -6 4 -10]; %输入多项式 输入多项式 >> r=roots(a) %求其根 >> s=compan(a) %求其伴随矩阵 >> r=eig(s) %求伴随矩阵的特征值 r= 4.6130 0.7621 + 0.9789i 0.7621 - 0.9789i -0.5685 + 1.0419i -0.5685 - 1.0419i
1.求多项式的值 1.求多项式的值
函数polyvalm的调用格式: 的调用格式: 函数 的调用格式 Y=polyalml(p,x) 求多项式 对于矩阵 的值 求多项式p对于矩阵 对于矩阵x的值 2 【例3-5 】 求多项式 3x + 2 x + 1 对于矩阵 2 5 的值
7 9
>> p = [3 2 1]; >> polyvalm(p,[2 5;7 9]) ans = 122 175 245 367
3.1 多项式
3.1.2 多项式运算
3. 多项式乘除运算
相乘conv 相乘 a=[1 2 3] ; b=[1 2] c=conv(a,b)=1 4 7 6 conv指令可以嵌套使用,如conv(conv(a,b),c) 指令可以嵌套使用, 指令可以嵌套使用 相除deconv 相除 [q,r]=deconv(c,b) q=1 2 3 %商多项式 r=0 0 0 %余多项式

MATLAB编程及应用 李辉 PPT课件 第2章 MATLAB基本计算和基础知识

MATLAB编程及应用 李辉 PPT课件 第2章 MATLAB基本计算和基础知识

2.2.2 系统预定义变量
MATLAB系统提供了一些用户不能清除的特殊变量,
即系统预定义变量。
MATALB系统预定义变量及其含义
预定义变量名
含义
ans pi eps nan或NAN inf i或j
运算结果默认变量名 圆周率 浮点数的精度,也是系统运算时确定的极小值 非数,如0/0 无穷大,如1/0 虚数标志,i=j=sqrt(-1)
1.0000 + 2.0000i >> b=3+4*j b=
3.0000 + 4.0000i
2.3.2 逻辑类型
MATLAB本身并没有专门提供逻辑类型,而借用整型来描
述逻辑类型数据。MATLAB规定,逻辑数据真(true)为1、
逻辑数据假(false)为0。
>> 2<3 ans =
logical 1 >> 2>3 ans = logical 0
>> sin(pi/3) ans =
0.8660
➢ 复数的计算:MATLAB还具有超越计算器的功能, 它认识复数,能够进行复数的计算。
>> (2+3i)+(4+5i) ans =
6.0000 + 8.0000i
Байду номын сангаас
2.2 变量
变量是指在程序执行过程中其值可以变化的量。
变量
用户自定义变量 系统预定义变量
2.3 数据类型
MATLAB数据类型
数值类型 逻辑类型 字符串类型 单元类型 结构类型
2.3.1 数值类型
数值类型分类方法
根据数据存 储空间和方 式分类
根据数据结 构分类

MATLAB的应用和编程技巧

MATLAB的应用和编程技巧

MATLAB的应用和编程技巧Matlab是一种非常强大的科学计算工具,它被广泛用于各个领域的科研中。

Matlab具有很多应用和编程技巧,本篇论文将从Matlab的应用和编程技巧两个方面来进行阐述。

一、Matlab的应用1.数学计算Matlab最初是由美国的数学家Cleve Moler开发出来的,它最擅长的领域是数学计算。

Matlab可以进行矩阵运算、向量运算、符号运算等等。

而且,它不仅仅是一种计算器,Matlab还可以进行高级的数学计算,例如求解微分方程组、线性方程组、常微分方程、偏微分方程等等。

此外,Matlab中也包含了非常丰富的数学函数库,这些函数可用于对数据进行统计、图形分析等,让数学计算更加简单和自动化。

2.工程仿真在工程,尤其是机械工程和电子工程,Matlab是常用的设计思路和仿真分析的高级工具。

Matlab提供了许多功能强大的工具箱,如控制系统工具箱、信号处理工具箱、图像处理工具箱、仿真仿真工具箱等,它们提供了工程中需要的许多模拟和仿真方法,方便我们进行工程仿真研究。

利用Matlab进行仿真有很多优点,例如仿真误差小、仿真过程可重复、仿真可以避免专业软件相对贵重等。

3.数据分析Matlab还可用于数据分析领域。

Matlab提供了非常方便的数据处理工具和可视化的方法。

可以利用Matlab让数据分布更加直观,更加易于理解。

通过Matlab进行数据处理和分析,我们可以了解到数据背后的真相,以及看出数据存在的联系和趋势,而且我们也可以通过机器学习和统计分析工具箱,利用Matlab来进行数据挖掘和预测。

4.图像处理在图像处理领域,Matlab也是非常实用的工具,像素的解决正在越来越多地参与到所有领域的开发中。

Matlab中有丰富的图像处理工具箱,包括图像增强、图像分割、图像重建、形态学等等。

这些工具箱包含了大量的图像处理函数,可以轻松地打开和处理各种图像格式。

Matlab还提供了可视化工具,可以将处理后的图像以及三维图像的显示更直观地展示出来。

matlab语言及应用

matlab语言及应用

matlab语言及应用Matlab是一种高级的、交互式的数学和科学计算语言。

有别于其他编程语言,Matlab语言主要用于数值分析、统计分析和数据可视化等领域。

在科研、工程应用中有着广泛的使用。

一、Matlab的基本语法和函数Matlab的基本语法和其他编程语言非常相似,可以进行变量的定义、条件判断、循环等操作。

同时,Matlab提供了非常丰富的各种函数库,可以快速、简单地实现很多数值计算和科学计算任务。

例如,Matlab中可以运用线性代数的知识,使用矩阵来进行数值计算。

二、Matlab的应用场景1.信号处理Matlab支持音频信号处理、图像处理、视频处理等领域,可以进行数据前处理、数据去噪等相关处理操作。

在语音识别、图像识别和计算机视觉等领域都有着广泛的应用。

2.数据可视化Matlab拥有很多绘图函数和工具箱,可以绘制二维和三维的图像,制作图像、视频和动画,帮助用户更好地理解和分析数据。

3.机器学习Matlab提供了非常丰富的机器学习工具箱,例如:神经网络、决策树等,可以用于深度学习、聚类分析等领域。

三、Matlab的优势1.易于学习和入门Matlab提供了很多在线工具,包括文档、范例、演示程序等等。

特别是对于新手,可以通过在线课程、教程、交互计算工具等多种方式进行学习。

2.高效的处理能力和速度Matlab内部使用了许多优化算法,可以通过并行计算和高效的内存管理来实现快速的计算和分析。

3.丰富的工具箱和功能Matlab提供了丰富的工具箱和函数库,以满足不同领域用户的需求。

四、Matlab的未来随着计算机运算能力的不断提高,以及科学技术的迅速发展,Matlab 的应用范围也在不断扩大并且深入到各个领域。

Matlab的发展方向将更多地集中在人工智能、深度学习、大数据分析等方面,对于工业、金融、科研学术等领域都有着广泛的应用前景。

总之,Matlab是一种高度可扩展的语言,在数值计算、科学计算和工程应用中有着广泛的应用。

matlab语言及应用案例

matlab语言及应用案例

matlab语言及应用案例
Matlab(矩阵实验室)是一种优秀的数学建模软件,可以用来做复杂的科学计算、数据处理和模拟分析。

它是目前应用最为广泛的数值计算工具之一,被各类科学工作者和工程师们所利用,并且在实际应用中发挥了重要作用。

一、Matlab语言概述
Matlab语言是一种通用的高级编程语言,该语言主要用于矩阵、向量和数组处理,它具有优美的程序结构、自动内存管理和其他丰富的编程特性,是现代数值分析的理想工具。

Matlab的特点之一是由多种命令集构成,可以做出计算、数据处理、可视化和模拟等等功能,其语法极简洁,正则表达式的使用让操作变得更加直观,还可以通过自定义函数来节约代码量。

二、Matlab应用案例
Matlab可用于很多领域,包括信号处理、图像处理和机器学习等,在实际应用中也取得了不小的成功。

(1)信号处理
Matlab可以快速处理数字信号,可以检测信号的锯齿状和抖动,并用滤波器进行消除,也可以分析信号的频谱,提取其中有用的特征,进一步用于信号识别等操作。

(2)图像处理
Matlab提供了大量的图像处理函数,以及相应的图像处理工具,可以处理图像的灰度变换、去噪处理等,也可以实现图像分割、特征
提取和图像分类等操作。

(3)机器学习
Matlab拥有强大的机器学习功能,可以用来实现数据挖掘、模式识别和人工神经网络的原型设计等,成功应用于停车场感知和智能控制等领域。

三、结论
Matlab语言是一种功能强大的编程语言,它可以用于多种应用场景,并取得了巨大的成功。

今天,Matlab仍是数学建模、可视化、数据处理和机器学习领域的首选工具,并将继续发挥重要作用。

MATLAB及其应用概述

MATLAB及其应用概述
矩阵索引
在Matlab中,可以使用方括号[]来索引矩阵的元素。例如, `A(1,2)`表示矩阵A的第1行第2列的元素。
矩阵操作
可以对矩阵进行各种操作,如加法、减法、乘法等。例如,`B = A + C`表示矩阵A和矩阵C相加,结果保存在矩阵B中。
矩阵的运算
01
02
03
矩阵加法
将两个相同大小的矩阵对 应元素相加,得到一个新 的矩阵。
常量
在Matlab中,常量是在程序运行过程中不能改变的值,如pi 和Inf。
Matlab的运算符
算术运算符
包括加、减、乘、除等基本算术运算。
关系运算符
用于比较两个值的大小关系,返回逻辑值。
逻辑运算符
包括与、或和非等逻辑运算,返回逻辑值。
赋值运算符
用于将运算结果赋值给变量,如“=”、“+=”、“-=”等。
特征值与特征向量
Matlab可以计算矩阵的特征 值和特征向量。
线性方程组求解
Matlab可以求解线性方程组 ,包括高斯消元法、LU分解 等。
非线性方程求解
迭代法
01
Matlab提供了多种迭代法求解非线性方程,如牛顿法、二分法
等。
函数零点查找
02
Matlab可以找到函数的零点,通过迭代或搜索算法实现。
矩阵减法
将一个矩阵的对应元素减 去另一个矩阵的对应元素, 得到一个新的矩阵。
矩阵乘法
将一个矩阵的每一行与另 一个矩阵的每一列对应元 素相乘,得到一个新的矩 阵。
矩阵的函数运算
01
矩阵求和
使用`sum`函数可以对矩阵的列或行 进行求和。例如,`sum(A)`表示对矩 阵A的所有元素求和,`sum(A,2)`表 示对矩阵A的每一列求和。

MATLAB编程及应用 李辉 PPT课件 第8章 MATLAB App设计

MATLAB编程及应用 李辉 PPT课件 第8章 MATLAB App设计
(2)可以选择“快速入门”“将GUIDE迁移策略”“在App设计工 具中显示图形”和“发行说明”选项卡,这里主要对App Designer进行 介绍。
(3)新建App。通常选择新建空白App即可。 (4)App Designer示例可以帮助用户自学相关组件的最基本应用。
8.2.1 启动 App Designer
8.1 App开发工具简介
AppDesigner有几个比较突出的优点: (1)采用了现代并且友好的界面,用户更容易自己学习和探索。 (2)增加了和工业应用相关的控件:比如仪表盘(Gauge)、旋
钮(Knob)、开关(Switch)、指示灯(Lamp)等。 (3)自动生成的代码使用了面向对象的语法。 (4)采用HTML组件,既可以共享应用程序以供在MATLAB中
立用户界面的菜单,包括“上下文菜
单”“工具栏”“菜单栏”组件。 4.仪器组件
图8-1 App Designer的两种启动方法
8.2.1 启动 App Designer
进入App设计工具首页后,即启动了App Designer。App设计工具首 页(App Designer的起始界面)如图8-2所示,主要包括以下4部分:
(1)可以选择打开自己的App文件(.mlapp格式),以及浏览最近 使用的App。
图8-5 App Designer的代码视图
8.3 App Designer组件
8.2.1 组件的种类及作用
1.常用组件 常用组件包括坐标区、按钮、列表框、滑块等组件。GUIDE中
的“可编辑文本”控件在 App 组件库中被分成了可以用于输入数 值和文本的两种编辑字段的组件。 2.容器组件
容器组件用于将界面上的元素按功能进行分组,包括“网格布 局”“面板”“选项卡组”组件。

掌握MATLAB的基本使用方法与应用领域

掌握MATLAB的基本使用方法与应用领域

掌握MATLAB的基本使用方法与应用领域MATLAB是一种跨平台的高级技术计算环境,可用于算法开发、数据可视化、数据分析、数值计算和科学计算等领域。

自MATLAB首次在1984年被发布以来,该软件已成为计算机科学和工程学领域中最流行的技术计算环境之一。

本文将探讨MATLAB的基本使用方法以及其在不同应用领域中的应用。

MATLAB基本使用方法在MATLAB中进行的各种计算(如数值计算、绘图和计算机视觉等)都是通过MATLAB的命令窗口进行的。

在命令窗口中,用户可以输入MATLAB命令并获得输出。

以下是MATLAB中的基本命令行:1.向量和数组的创建和操纵:向量和数组是MATLAB中最基本的数据类型之一。

可以使用以下命令来创建并操作向量和数组:a=1:10; //创建向量a=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]b=randn(5,5); //创建5x5的随机数组,其中每个元素都服从标准正态分布2.函数和命令的调用:MATLAB具有广泛的内置功能,也可以使用自定义函数。

以下是一些MATLAB的内置函数和命令:sin(2*pi*0.25); //计算sin(0.5*pi)plot(a, sin(a)); //绘制y=sin(x)的曲线3.文件和文件夹的管理:MATLAB提供了与文件和文件夹相关的命令:dir; //列出当前目录下的文件和文件夹cd /data; //进入到data目录load data.mat; //从data.mat文件中加载数据应用领域MATLAB广泛应用于许多领域,包括工程、科学、金融、医学和计算机视觉等。

以下是MATLAB在不同领域中的一些应用:1.工程和科学:MATLAB在解析和可视化数据方面非常强大,能够快速而准确地处理各种科学数据。

例如,MATLAB可以用于绘制各种形式的图表和图形,进行信号分析,处理图像,以及进行流体力学和机器人控制等工程和科学问题解决方案的开发。

Matlab编程与应用习题和一些参考答案

Matlab编程与应用习题和一些参考答案

Matlab 上机实验一、二1.安装Matlab 软件。

2.验证所学内容和教材上的例子。

3.求下列联立方程的解⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+-+-=-+=++-=--+41025695842475412743w z y x w z x w z y x w z y x>> a=[3 4 -7 -12;5 -7 4 2;1 0 8 -5;-6 5 -2 10];>> b=[4;4;9;4];>> c=a\bc =5.22264.45701.47181.59944.设⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡------=81272956313841A ,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-----=793183262345B ,求C1=A*B’;C2=A’*B;C3=A.*B,并求上述所有方阵的逆阵。

>> A=[1 4 8 13;-3 6 -5 -9;2 -7 -12 -8];>> B=[5 4 3 -2;6 -2 3 -8;-1 3 -9 7];>> C1=A*B'C1 =19 -82 3012 27 3-38 54 29>> C2=A'*BC2 =-15 16 -24 3663 -17 93 -10522 6 117 -6019 46 84 -10>> C3=A.*BC3 =5 16 24 -26-18 -12 -15 72-2 -21 108 -56>> inv(C1)ans =0.0062 0.0400 -0.0106-0.0046 0.0169 0.00300.0168 0.0209 0.0150>> inv(C2)Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.Results may be inaccurate. RCOND = 8.997019e-019.ans =1.0e+015 *-0.9553 -0.2391 -0.1997 0.27000.9667 0.2420 0.2021 -0.2732-0.4473 -0.1120 -0.0935 0.1264-1.1259 -0.2818 -0.2353 0.3182>> inv(C3)Error using ==> invMatrix must be square.5.设 ⎥⎦⎤⎢⎣⎡++=)1(sin 35.0cos 2x x x y ,把x=0~2π间分为101点,画出以x 为横坐标,y 为纵坐标的曲线。

MATLAB编程

MATLAB编程

MATLAB编程MATLAB编程是一种功能强大且广泛应用的科学计算语言和环境。

通过MATLAB,用户可以进行各种数值计算、数据分析、图像处理、信号处理、机器学习等任务。

本文将以非常规的方式为大家介绍MATLAB编程的一些基本概念和常用功能。

MATLAB的命名来源于Matrix Laboratory(矩阵实验室),这也揭示了MATLAB的一个重要特点——矩阵计算。

在MATLAB中,矩阵被视为基本数据类型之一,它们可以用来表示向量、矩阵和多维数据。

矩阵计算是MATLAB的基本操作之一,可以进行矩阵乘法、转置、求逆等运算。

除了矩阵计算外,MATLAB还提供了许多其他有用的功能。

其中之一是数值计算。

MATLAB可以进行各种数值计算,例如求解线性方程组、求解微分方程、数值积分等。

这些功能使得MATLAB成为科学计算和工程计算的重要工具之一。

另一个重要的功能是数据可视化。

MATLAB提供了许多强大的绘图功能,可以用于绘制二维和三维图形。

这包括线图、散点图、柱状图、曲线图等。

通过绘图,用户可以更直观地理解和展示数据。

此外,MATLAB还支持一些高级的可视化技术,例如表面绘图、等高线绘图、动画等。

MATLAB还提供了丰富的工具箱(Toolbox),这些工具箱包含了各种专业领域的工具和函数。

例如,MATLAB提供了信号处理工具箱,可以用于信号滤波、频谱分析、信号合成等任务。

MATLAB还提供了图像处理工具箱,可以用于图像增强、图像分割、图像压缩等任务。

这些工具箱使得MATLAB具有更广泛的应用范围。

除了现有的功能和工具箱,MATLAB还支持用户自定义函数和脚本。

用户可以编写自己的MATLAB函数和脚本,以满足特定的需求。

编写自定义函数和脚本可以使MATLAB的功能更加灵活和个性化。

在MATLAB编程中,一个简单但非常重要的概念是向量化。

向量化是指将循环结构替换为向量表达式的过程。

使用向量化的方式可以提高MATLAB程序的效率和运行速度。

MATLAB在编程方面的应用

MATLAB在编程方面的应用

MATLAB在编程方面的应用本章主要对matlab在编程方面的应用作一个较详细的介绍,其中涉及了编程必然须注意的变量类型、数据类型、程序控制语句及matlab函数等相关内容。

一、变量、语句1 变量命名规则必须以字母开头;可以由字母、数字和下划线混合组成;字符长度应不大于31个。

注意:matlab区分大小写。

2局部变量和全局变量通常,每个函数体内都有自己定义的变量,不能从其他函数和MATLAB工作空间访问这些变量,这些变量即是局部变量。

如果要使某个变量在几个函数中和MATLAB函数空间都能使用,可以把它定义为全局变量。

全局变量就是用关键字“global”声明的变量。

全局变量名尽量大写,并能够反映它本身的含义。

如果需要在几个函数中和MATLAB工作空间都能访问一个全局变量,那么必须在每个函数中和MATLAB工作空间内都声明该变量为全局变量为全局的。

全局变量需要在函数体的变量赋值语句之前说明,整个函数以及所有对函数的递归调用都可以利用全局变量。

注意:实际编程中,应尽量避免使用全局变量,因为全局变量的值一旦在一个地方被改变,那么在其他包括该变量的函数中都将改变,这样由可能会出现不可遇见的情况。

如果需要用全局变量,建议全局变量名要长,能反映它本身的含义,并且最好所有字母都大写,并由选择地以首次出现的M文件的名字开头。

3 基本语句MATLAB可以认为是一种解释性语言,用户可以在MATLAB命令窗口键入命令,也可以在编辑器内编写应用程序,这样MATLAB软件对此命令或程序中各条语句进行翻译,然后在MATLAB 环境下对它进行处理,最后返回运算结果。

MATLAB语言的基本语句结构为:变量名列表=表达式其中等号左边的变量名列表为MATLAB语句的返回值,等号右边的是表达式的定义,它可以是MATLAB允许的矩阵运算,也可以是函数调用。

等号右边的表达式可以由分号结束,也可以由逗号或回车结束,但它们的含义是不同的,如果用分号结束,则左边的变量的结果将不在屏幕上显示,否则将把结果全部显示出来。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
1/7
1
0
1
1/8
1
0
1
1/9
(2) :实验结果为:
A=
Columns 1 through 6
1/2
1/3
1/4
1/7
1/3
1/4
1/5
1/8
1/4
1/5
1/6
1/9
1/5
1/6
1/7
1/10
1/6
1/7
1/8
1/11
1/7
1/8
1/9
1/12
0
0
0
0
0
0
0
0
0 0 0 0 0 0 0 0 1
fprintf('给定的向量组是线性无关的。\n') else
fprintf('\n') fprintf('给定的向量组是线性相关的。\n')
fprintf('\n') fprintf('给定的向量组的秩为%d。\n',r) fprintf('\n') fprintf('给定的向量组的一个极大线性无关组为:\n') for i=1:r
X=null(A,'r') format end end
5、 实验结果与讨论、
1、 (1) :实验结果为 A=
Columns 1 through 6
1 0
1 0
0 0
0 0
0 1
0 1/6
1
0
0
0
1/2
1
0
0
1
1/3
1
0
0
1
1/4
1
0
0
1
1/5
0
0
0
1
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Columns 7 through 10
A(k,l)=8; elseif k+l==14
A(k,l)=7; elseif k+l==15
A(k,l)=6; elseif k+l==16
A(k,l)=5; elseif k+l==17
A(k,l)=4; elseif k+l==18
A(k,l)=3; elseif k+l==19
A(k,l)=2; elseif k+l==20
fprintf('a%d',S(i)) A(:,S(i))' fprintf('\n') end b=1:n; for i=1:r b(S(i))=0; B=find(b); end for j=1:(n-r) fprintf('a%d=',B(j)) T=R(:,B(j)); for i=1:r fprintf('%d*a%d + ',T(i),S(i)) end fprintf('\b\b\n') end end 4、 clc clear A=[1,1,1,0,0;1,1,-1,-1,-2;2,2,0,-1,-2;5,5,-3,-4,-8]; b=[0;1;1;4] r1=rank(A); r2=rank([A,b]); n=size(A,2); if r1==r2 fprintf('原方程无解\n') else if r1==n fprintf('原方程有唯一解:\n') format rat
0 1 1 4
原方程无解
6、 总结
(1) :在编程中常常会把end给漏掉; (2) :对于高代中的知识点总是记得不是太清楚,导致判断最大线性 无关和秩等都不太会做。
1/5 1/6 1/7 1/8 1/9 1/10
1/6 1/7 1/8 1/9 1/10 1/11
1/8 1/13
1/9 1/14
1/10 1/15
1/11 1/16
1/9 1/10 1/11 1/12
Columns 7 through 10
1/8
1/9
1/9
1/10
1/10
1/11
1/11
1/12
x0=A\b format else fprintf('原方程有无穷多个解\n') fprintf('其中原方程的一个特解为:\n') [R,S]=rref([A,b]); X0=zeros(size(A,2),1); T=R(:,end); for k=1:length(S)
X0(S(k))=T(k); end format rat X0 fprintf('原方程组对应的齐次线性方程组的基础解系为:\n')
1/12
1/13
1/13
1/14
1/14
1/15
1/15
1/16
1/16
1/17
1/17
1/18
(3) 实验结果为:
A=
2004
20
0
2004
0
0
0
0
0
0
(4) :实验结果为:
A=
Columns 1 through 6
0
0
0
0
0
1/10 1/11 1/12 1/13
1/10 1/11 1/12 1/13 1/14 1/15 1/16 1/17 1/18 1/19
exp(x)*sin(2*x)*C2+exp(x)*cos(2*x)*C1+1/3*exp(x)*sin(x)
(3)实验结果为:x =
(1/2-1/4*2^(1/2))*exp(2^(1/2)*t)+
(1/2+1/4*2^(1/2))*exp(-2^(1/2)*t)
y= -(1/2-1/4*2^(1/2))*2^(1/2)*exp(2^(1/2)*t)+ (1/2+1/4*2^(1/2))*2^(1/2)*exp(-2^(1/2)*t)-(1/21/4*2^(1/2))*exp(2^(1/2)*t)(1/2+1/4*2^(1/2))*exp(-2^(1/2)*t)
6. 试说明下面两段程序的功能,最后两个 x 值为多少?
x=1; while x+x>x, x=x/2; end
x=1; while x+x>x, x=2*x; end
7. 已知 sin(x) 的幂级数展开公式为 试利用这个公式和第 5 题中的技巧,计算 sin(/2)和 sin(31/2) 的值,并与 Matlab 自带的 sin 函数比较,误差分别多大?为什么?
3、 A=
1 -1 2 4
0
3
3
0
1
7
2
14
2
1
1
-1
5
2
6
0
给定的向量组是线性相关的。 给定的向量组的秩为3。 给定的向量组的一个极大线性无关组为: a1 ans =
1
-1
2
4
a2 ans =
0
3
1
2
a4 ans =
2
1
5
6
a3=3*a1 + 1*a2 + 0*a4
a5=-1*a1 + -1*a2 + 1*a4 4、 b=
A(k,l)=1; else A(k,l)=0 end end end A 2、 (1) syms x y y=dsolve('(x*x-1)*Dy+2*x*y-sin(x)=0','x')
(2) syms x y y=dsolve('D2y-2*Dy+5*y=exp(x)*sin(x)','x') (3) clear clc syms x y t [x,y]=dsolve('Dx+x+y=0,Dy+x-y=0','x(0)=1,y(0)=0','t') ezplot(x,y) 3、 clc clear a1=input('请输入第1个向量a1='); a2=input('请输入第2个向量a2='); a3=input('请输入第3个向量a3='); a4=input('请输入第4个向量a4='); a5=input('请输入第5个向量a5='); A=[a1',a2',a3',a4',a5'] [R,S]=rref(A); [m,n]=size(A); r=length(S); if n==r
三、实验环境
(1)硬件:PC机 (2)软件:Windows 操作系统、matlab7.0
四、实验步骤:
1、(1)clear clc format rat for k=1:10
for l=1:10 if k==l A(k,l)=1/k; elseif k==l+1 A(k,l)=1; elseif l==k+1 A(k,l)=1; else A(k,l)=0; end
2、求微分方程的通解或特解 P97,1—3
3、用编程方法求向量组的秩、一个极大线性无关组,并将其余的向量 用极大无关组来线性表示:a1=[1,-1,2,4]
a2=[0,3,1,2] a3=[3,0,7,14] a4=[2,1,5,6] a5=[1,-1,2,0]
相关文档
最新文档